关于高校大数据专业教学模式研究

张嘉利

摘   要：我国大数据产业在信息技术的推动下大力发展，使得我国的信息传播、信息共享具有显著的便捷性。目前，企业管理中数据资源存在的问题主要表现在两个方面，一是数据冗余;二是数据质量问题，对企业的经济性运营造成了影响。企业之所以会出现这样的问题，是因为当前大数据岗位人才缺口较大。文章以高校大数据专业为例，分析当前大数据专业的教学模式，并从中找出不足之处，另外在研究过程中结合了XX师范学院讯光大数据学院该专业的教学现状，对学生综合实践能力、专业技能培养等方面的教育教学工作进行了详细的分析，力求能够通过本次的研讨，为培养高质量对口专业人才提供一些参考。

关键词：高校;大数据;教学模式;课程体系

1    当前高校大数据专业教学问题的问题

1.1  大数据专业配套基础设施匮乏

大部分高校都在最近几年增设了大数据专业，甚至有一些院校还增建了大数据专业学院，但是，在教学过程中能够发现缺乏配套基础设施，这种情况并不利于大数据专业课程教学实践。大数据专业的教学是建立在海量的数据资源基础上的，而数据资源的来源是非常广泛的，可以是任何行业的任何几项数据，学生不可能独立完成大数据基础数据资源的收集。虽然现阶段已有部分院校为大数据专业提供了大数据实验室，但是在教学过程中学生需要对大数据技术展开更加深入的研究，这就需要实验室能够有对应的基础软件、应用软件支持。针对这种教学需求，一部分具有办学实力的院校能够为学生提供大数据平台应用核心系统，能为学生提供以下几个方面的学习支持：（1）协同计算并行数据库系统。（2）移动教学平台。（3）数据分析管理教学平台。学生可以通过学习平台的支持提升自己的专业能力。但是对于一些办学能力稍弱的院校来说，学生在学习过程中无法了解和掌握现下的核心技术，更不敢想象对核心技术的综合实践应用。所以，高校大数据专业应将配套基础设施问题逐一解决。

1.2  大数据专业课程体系需要完善与优化

从大数据技术的覆盖面来看，该专业涉及多个学科、多个行业、多个领域，是一门交叉性较强的学科，在课程体系构建方面也要考虑到这些元素。高校大数据人才培养的方向也应以此为核心，其课程体系构建要围绕社会发展、企业需求来进行完善与优化，核心课程要以科学为指导。目前，高校大数据专业课程以数据采集、信息预处理、数据存储以及数据管理为主，属于大数据专业中比较基础的知识和技能，在教学过程中学生也会接触到关于传感器的技术知识、数据挖掘类的知识、数据仓库等方面的内容。针对数据分析与应用方面的课程内容比较少，学生很难在学习过程中提升自己的大数据应用能力与实践能力，所以，学生在毕业之后应聘不到与大数据相关的核心岗位，大部分只能应聘一些基础岗位，即使这些数据收集类型的基础岗位是企业大数据核心岗位构建的前提条件。目前企业大数据技术岗位紧缺的是能够对高级别的数据进行分析的核心类、高技能、综合型人才[1]。以此为课程建设背景的话，高校应完善与优化大数据核心课程体系。

2    高校大数据专业教学模式改革创新

以XX师范学院讯光大数据学院大数据专业为例进行分析，探讨大数据专业的人才培养模式。在2017年，XX师范学院与讯光信息企业联合创建了讯光大数据学院，力求为我国大数据产业培育高质量的人才。

2.1  高校与企业联合办学  强化专业基础设施建设

XX师范学院致力于为社会提供具有从事大数据的处理、分析及预测能力以及大数据应用维护的人才资源。目前，在XX师范学院讯光大数据学院，学校投资建设大数据应用平台核心系统，和企业投资建设的大数据应用平台增强系统，共同建设为讯光大数据应用创新中心基地。主要目的为创建大数据应用协同创新网络，实现高校数据资源贡献。在大数据应用创新中心基地，学生可以根据自己的优势选择相应的项目平台，使其具备一定的数据预处理能力、大数据系统架构能力，并能自行开展简单的大数据应用开发。同时，企业派遣专业的老师指导学生完成相应的数据应用开发，协助高校培养大数据应用创新型人才。加强高校与企业合作，也是高校进行大数据专业人才培养的优势之一[2]。

2.2  以学生就业为导向  完善大数据专业课程体系建设

大数据技术应用领域十分广泛，高校在制定课程体系时应根据自身发展，围绕学生就业导向展开。大数据相关技术在医疗、金融、电信以及国防等方面都有很好的应用[3]。基于此，大数据专业课程体系建设方面应该以数学、统计学、计算机为依托，共同完善课程设置。如表1所示，在大一、大二期间，学生主要学习相关学科、专业基本课程以及公共任选课程，包括数据、统计学、管理学等交叉学科。在此期间所学课程，由于属于各学科基本理论课程，对应用实践要求不高，可由高校专职教师授课。这一阶段的课程基本与当今社会主流技术密切相关，高校自身师资力量不完备，短期内也无法达到需求。因此，有些实践性、数据性强的课程，XX师范学院可通过邀请讯光信息产业股份有限公司的行业老师完成相关课程的讲授。通过完善课程建设，使学生能够符合从事数据预处理、大数据应用分析、大数据应用开发等人才需求的标准。

2.3  以VIP项目化教学为主  培养学生应用实践能力

大数据技术已经渗透在社会各个领域中，是社会整体发展中必不可缺的技术种类。那么，針对高校大数据专业的学生来说，其学习方向应以社会需求为主，要求教师在教学过程中对社会人才需求能够有明确的了解，以此才能定向培养学生的各项专业能力[4-5]。现阶段，大数据人才缺口是核心岗位，这一岗位的任职需求是综合能力强、实践能力强、应用能力强。那么，在大数据专业教学过程中需要教师为学生提供更多的实践机会。XX师范学院讯光大数据学院大数据专业开设了VIP项目化实践教学，能够有效提升学生的综合实践能力与应用能力。VIP项目化实践教学为学生提供了大数据应用与创新研究地基，院校以招募的形式吸引学生，学生可以根据招募信息选择自己喜欢的项目并参与到研究团队中。学生可以实施较为简单的项目研发，同时也是提高学生收集外围数据资源能力的有效途径。在大四的时候学校可以为学生提供相关大数据技术服务类型的工作，让学生在工作实践中提高自身的技术应用能力，与此同时，学生还可以在教师职业的规划下参与就业培训，以此优化、提升自身的综合能力[6]。

3    结语

综上所述，我国已经迈入了大数据时代，数据资源增长的速度非常快，但是对于企业来说，大数据人才缺口一直存在，这是因为现阶段国内关于大数据专业人才培养方面的教育教学还在发展阶段。所以，各大高校应以社会需求为基准，改革创新现有的大数据人才培养计划。现阶段，大部分高校在创新大数据专业人才培养策略，但是这一专业的教育教学整体状态处于发展中，没有成熟的经验可以借鉴，没有过硬的师资力量来提高教学质量，是当下高校大数据专业教学模式中最严重的问题。上文中提到XX师范学院讯光大数据学院大数据专业开设了VIP项目化实践教学，是校企联合办学取得的教学成果，学生通过大量的实验与实践，能够不断提升自身的专业素质与专业能力。所以，就大数据专业教育教学模式来看，如何在教学过程中给予学生足够的实验与实践空间，是各大高校现阶段应该着重的考虑的问题。

[参考文献]

[1]夏大文，张自力.DT时代大数据人才培养模式探究[J].西南师范大学学报（自然科学版），2016（9）：191-196.

[2]完颜邓邓，高峰.国外数据管理专业人才培养调查及启示[J].图书馆理论与实践，2016（6）：21-26.

[3]马海群，蒲攀.大数据视阈下我国数据人才培养的思考[J].数字图书馆论坛，2016（1）：2-9.

[4]谢志明.广东省高职院校云计算与大数据专业人才培养需求刍议[J].中国教育信息化，2015（23）：26-29.

[5]吴叶林，崔延强.基于大数据背景的高职院校专业设置机制创新探究[J].中国高教研究，2018（5）：99-103.

[6]黄晋.关于大数据人才培养的思考与探索[J].教育教学论坛，2014（45）：201-203.